图像分割方法综述

摘要：

为了解图像分割领域的研究现状,对图像分割方法进行了系统性梳理,首先按照基于阈值、边缘、区域、聚类、图论及特定理论等6类方法介绍传统图像分割方法;然后介绍基于深度学习的分割方法,并探讨了几种常用的分割网络模型,包括全卷积网络(full convolutional network,FCN)、金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)、DeepLab、Mask R-CNN;最后在图像分割的常用数据集上对同类方法进行了性能比较和分析.

关键词：图像处理、图像分割、深度学习

所属期刊栏目：66

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;湖北省自然科学基金;深圳市科技计划基础研究项目

在线出版日期：2021-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：519-531